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O tidyverse está cheio de funções para leitura de dados, começando com “read_”. O read_csv que eu usei para acessar meus dados de read2019 é um exemplo, abrangendo as funções read_delim. O read_tsv permite que você leia rapidamente arquivos delimitados por tabulações. E você também pode ler em arquivos com outros delimitadores, usando read_delim e especificando o delimitador usado. Você também pode informar ao R se o arquivo contém nomes de colunas e se esses também devem ser lidos, usando col_names = TRUE.
Mas existem muitas outras funções read_ que você pode usar:
- read_clip: dados da área de transferência
- read_ + dta, sas ou spss: dados de outros programas estatísticos
- read_json: dados JSON
- read_fwf: arquivos de largura fixa
- read_lines: linha de um arquivo
- read_excel: arquivos do Excel – você também precisará incluir o nome ou o número da planilha
Todas essas funções estão incluídas como parte dos pacotes tidyverse, embora para alguns, talvez seja necessário carregar o pacote único se ele não carregar automaticamente com a biblioteca (tidyverse) – isso inclui refúgios (para dta, sas e spss) e readxl (para read_excel).
Você pode descobrir mais sobre uma função específica digitando?[functionname] no console do R. Ou use ?? antes para pesquisar toda a ajuda do R por uma sequência específica, como ?? read_.
Amanhã, vamos falar sobre o resumo de dados!
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